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小鹏汽车约束系统零部件开发高级/资深工程师

社招全职3-6年地点:广州 | 上海状态:招聘

任职要求


1.本科或以上学历,车辆工程、机械设计等相关专业;
2.3~6年以上汽车被动安全零件研发设计管理经验,作为负责人,独立完成过2-4个项目以上的被动安全零件开发;
3. 熟练掌握CATIA软件,能够制作3…
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工作职责


1. 负责被动安全零件(安全带/方向盘/气囊)的总体布置、人机工程、造型可行性以及法规符合性;
2. 负责定义被动安全零件(安全带/方向盘/气囊)结构方案、材料应用、工艺选择、性能要求等技术状态;
3. 负责编制被动安全零件(安全带/方向盘/气囊)的技术要求、零部件级开发计划,产品SOR,协助采购完成供应商定点、签订技术开发协议;
4.负责确认供应商开模方案、检具方案,编制DVP文件,完成零部件OTS认可;
5.跟踪零部件设计变更进度、及对变更件的进行认可;
6. 负责被动安全零件的轻量化、降本、价值提升及后期整改等工作;
7. 负责被动安全零件的技术积累及前沿技术跟踪;
8. 负责编制/修订被动安全系统的技术标准、设计规范、SSTS、DVP、DFMEA、开发流程等技术文件;
9. 配合采购、成本等部门进行产品经济性分析;
10.负责试制、量产设计问题的分析及对策。
包括英文材料
学历+
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社招3-5年J0011

1、深入快手支付业务场景,参与支付用户增长、支付渠道推荐、流量分发、保险业务等场景的算法研发,提升快手支付业务用户增长和平台营收; 2、负责支付业务各算法场景的技术攻关,参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作,包括但不限于神经网络模型的设计与优化,营销uplift模型、归因模型等的算法和系统研发; 3、针对快手平台海量用户行为和画像数据,结合支付业务约束和诉求,设计针对性的多目标优化策略、运筹优化策略和推荐策略,提升用户转化效率。

更新于 2026-03-30北京
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社招网易有道

1. 面向有道词典、词典笔、学习规划/小P老师等产品线,负责 Agent 能力的整体方案与核心算法研发,包括任务分解、计划-执行/反思循环(Plan-Execute / ReAct / Reflection)、长短期记忆与工具路由等; 2. 负责 SLM(Small Language Model)持续预训练与指令微调(SFT),构建高效压缩与蒸馏方案,面向端侧/低延迟场景优化推理效率; 3. 设计与实现工具调用(Function/Tool Calling)体系:工具编目与路由、参数填充、结果验证与回退、调用链追踪与可观测性,提升工具使用的成功率与收益; 4. 基于强化学习(PPO/GRPO/DPO 类方法等)与奖励建模,面向语义理解、工具使用成功率、内容生成质量等目标进行对齐与优化,支持离线/在线策略迭代; 5. 负责搜索与排序相关模型:语义检索embedding/rerank、学习排序(pointwise/pairwise/listwise)、点击/转化信号建模与评估; 6. 负责数据全链路:高质量数据构建、策略采样、合成与清洗、去重与去噪、难例挖掘、失败案例回放及工具轨迹数据集构建; 7. 建立系统化评测体系:离线基准(理解/工具成功率/可用性)、端到端任务评测、A/B 实验与线上指标监控,推进效果持续迭代; 8. 推动工程化落地:训练管线与分布式并行、推理服务化与弹性扩缩、缓存与检索加速、成本/时延/稳定性优化; 9. 跨团队协作,与产品、工程、数据及标注团队紧密配合,按期高质量交付,持续提升用户体验与业务指标。

更新于 2025-12-21北京
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社招3年以上技术类-算法

方向一:搜推效率、生成式、店品券 岗位职责: 1、负责搜索/推荐业务的召回、粗排/精排算法设计和优化,提升大盘转化效率; 2、负责用户、商户、query、营销信号等各维度特征、模型样本等基础模块的搭建和优化; 3、应用机器学习/深度学习、生成式推荐等算法技术,优化召回/排序模型,推动生成式推荐算法的工业落地; 4、与上下游的数据、工程、产品等团队紧密配合,把算法模型等上线到业务场景中,提升业务效果; 5、跟进推荐系统前沿研究方向,结合业务场景进行创新与落地,做技术沉淀和paper发表。 方向二:大混排(统一混排)、全站推 岗位职责: 1、负责混排(信息流+商业化)算法的设计和优化,提升流量变现效率和用户体验; 2、建立并优化目标函数,通过混排多目标优化平衡用户体验 & 平台收益; 3、结合用户画像、内容特征、广告属性等多维度信号,构建高效的特征工程与模型; 4、应用深度学习、强化学习等技术优化推荐与广告混排效果; 5、与工程、产品、运营团队密切协作,将算法落地到生产环境,并持续监控与优化效果; 6、跟踪前沿的推荐与广告算法研究,推动新技术在业务中的应用。

更新于 2026-03-31上海|北京|杭州
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社招

我们是淘天集团-淘宝用户算法团队,专注于通过外投广告算法、商品推荐算法、权益算法、消息推荐算法,为淘宝用户带来更优质的体验,提升获客效率、增量GMV/LTV。核心职责包括: 1. 用户增量建模: 负责构建并持续迭代手淘的用户画像,构建用户维度的全网基础模型,持续升级迭代LT/LTV增量建模,提升模型预估准度。 2. 运筹优化建模:负责给定约束条件下的权益优化问题建模和求解,构建通用的多目标因果推断uplift模型,持续提升手淘增量ROI。 3. 红包等权益算法:包括互动场域红包、平台红包、优惠券等算法。

更新于 2025-04-14北京|杭州